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## Descripción
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A continuación encontrarás la descripción de este ejercicio cuyo objetivo es que aprendas a como plotear y representar datos (latencias en nuestro caso), de una manera correcta usando python, matplotlib, histogramas, etc.
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| ... | ... | @@ -5,4 +6,17 @@ Aquí podrás encontrar los ficheros de datos que ya contiene toda la informaci |
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- ide-nonrt.csv: CSV de costes y latencias en RBPi no RT, con el sistema idle
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- idle-rt.csv: CSV de costes y latencias en RBPi RT, con el sistema idle
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- hb-nonrt.csv: CSV de costes y latencias en RBPi no RT, con el sistema usando hackbench
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- hb-nonrt.csv: CSV de costes y latencias en RBPi RT, con el sistema usando hackbench |
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\ No newline at end of file |
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- hb-nonrt.csv: CSV de costes y latencias en RBPi RT, con el sistema usando hackbench
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### Entorno
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Se recomienda utilizar notebooks de jupyter, ya sea utilizando jupyter o visual code. También puedes utilizar python3 directamente.
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### Lectura de los ficheros
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Utiliza la librería [pandas](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) para leer los ficheros y comprueba que puedes visualizar los datos correctamente.
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### Representacion de los datos
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\ No newline at end of file |
